用 JSON4s 解构 JSON 数组的最优雅的方法是什么？答案

【问题标题】：What's the most elegant way to deconstruct a JSON array with JSON4s?用 JSON4s 解构 JSON 数组的最优雅的方法是什么？
【发布时间】：2015-06-23 17:45:53
【问题描述】：

我必须将以下 JSON 解构为案例类列表：

{
  "data": [
    [49, true, 14, null, null],
    [52, false, null, null, null],
    [72, true, 4, 2, 1]
  ]
}

案例类：

case class Data(i1: Int, b: Bool, i2: Option[Int], i3: Option[Int], i4: Option[Int])

我从 for 理解开始，但无法完成：

for {
  JArray(data) <- json \ "data"
  JArray(d) <- data
  JInt(line) <- d.head // ???
} yield Data()

非常感谢任何帮助。

谢谢，

迈克尔

【问题讨论】：

标签： json scala json4s

【解决方案1】：

如果您允许包含 Rapture JSON 库，则可以按如下方式完成，但仍使用 JSON4S 后端。这需要以下导入：

import rapture.json._, jsonBackends.json4s._

如果您已经将 JSON 作为 JValue，您可以将其转换为 Rapture 的 Json 类型，如下所示：

val json = Json(jValue)

根据您的案例类定义，您需要为 Data 类型重新定义 JSON 提取器（已经有一个需要 JSON 对象的默认提取器），如下所示：

implicit val dataExtractor = Json.extractor[Json].map { j =>
  Data(j(0).as[Int], j(1).as[Boolean], j(2).as[Option[Int]],
      j(3).as[Option[Int]], j(4).as[Option[Int]])
}

然后您可以使用以下命令提取它：

val list = json.as[List[Data]]

【讨论】：

谢谢，但我宁愿只为此使用 json4s。

【解决方案2】：

您可以为Data 写一个CustomSerializer。

我引入了JOptionInt提取器将JInt或JNull转换为Option[Int]，可以直接在json4s中完成。

import org.json4s._
import org.json4s.jackson.JsonMethods._
import org.json4s.JsonDSL._

case class Data(i1: Int, b: Boolean, i2: Option[Int], i3: Option[Int], i4: Option[Int])

object DataSerializer extends CustomSerializer[Data]( format => ( 
  {
    case JArray(List(JInt(i1), JBool(b), JOptionInt(i2), JOptionInt(i3), JOptionInt(i4))) =>
      Data(i1.toInt, b, i2, i3 , i4) 
  }, {
    case d: Data => JArray(List(d.i1, d.b, d.i2, d.i3, d.i4)) 
  }  
))

object JOptionInt {
  def unapply(x: JValue) : Option[Option[Int]] = x match {
    case JInt(i) => Option(Option(i.toInt))
    case JNull   => Option(None)
    case _       => None
  }
}

可以用作：

implicit val formats = DataSerializer

val json = parse("""
      {
        "data": [
          [49, true, 14, null, null],
          [52, false, null, null, null],
          [72, true, 4, 2, 1]
        ]
      }
      """)

val result = (json \ "data").extract[Array[Data]]
// Array(Data(49,true,Some(14),None,None), Data(52,false,None,None,None), Data(72,true,Some(4),Some(2),Some(1)))

【讨论】：

谢谢，完成了！